粮食是季节性生产、常年销售的产品,其生产与消费存在着时间上的差异,同时其生产与消费也存在着地域差异,在中国尤为明显。发展粮食物流能在一定程度上解决这种时间与地域上的差异,满足人们生活所需。粮食物流连接农业生产和居民消费,有利于维持粮食市场的基本平衡,在现代物流业中更占有特殊地位。但中国的粮食物流总体上还停留在传统的水平上,粮食物流体系建设滞后,已经成为制约粮食物流发展的障碍。制定既适应发展要求又符合实际需要的粮食物流规划,已成为当前急需解决的重要问题。物流需求量预测是制定物流规划的前提和基础。本文围绕这一关键技术问题开展研究。本文针对由于粮食物流需求预测的统计指标体系尚未建立而产生物流需求预测难题,从生产与消费这两方面入手,为粮食物流需求量预测提出了一种新思路,考虑到粮食物流需求量受到多种因素的影响,而很多因素又是无法量化的,因此,本文为了提高预测的精度,在应用二次指数平滑预测方法、灰色GM(1,1)预测方法以及BP神经网络这三种单项预测方法的基础上,建立了非线性组合预测模型,并把这种方法应用于吉林省长春市粮食物流需求量的预测中,达到了满意的效果。最后,运用制度经济学的理论研究了如何使粮食物流科学化运作,为促进现代粮食物流业的发展创造有利的政策环境。